【摘 要】
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移动互联网和计算机领域技术迅猛发展,短视频App在国内外吸引大量深度用户,推荐系统成为短视频内容推荐的重要工具。但由于推荐系统中推荐算法的技术局限性,众多知名短视频内容产品都会设置人工审核和运营系统进行内容干涉,如涉及标题党、软色情擦边球、政治敏感等问题需要进行人工参与,以避免消极舆论、违法等问题的发生。基于协同过滤推荐的运营系统提出将推荐算法与运营系统共同结合的方法,采用C/S架构模式,在服务端
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移动互联网和计算机领域技术迅猛发展,短视频App在国内外吸引大量深度用户,推荐系统成为短视频内容推荐的重要工具。但由于推荐系统中推荐算法的技术局限性,众多知名短视频内容产品都会设置人工审核和运营系统进行内容干涉,如涉及标题党、软色情擦边球、政治敏感等问题需要进行人工参与,以避免消极舆论、违法等问题的发生。基于协同过滤推荐的运营系统提出将推荐算法与运营系统共同结合的方法,采用C/S架构模式,在服务端通过爬虫与视频标签分类的方式获取短视频及分类标签数据,并以短视频为内容实现基于协同过滤的推荐,算法产出的推荐关系将实时同步存储到数据库,供运营系统使用。同时,服务端提供运营系统所使用的功能接口与数据库读写功能。在客户端采用React前端技术渲染运营系统的各项功能,实现系统用户管理、标签池管理、内容池管理等功能,并提供给用户多端访问的能力。最终将推荐算法、短视频内容审核、运营人员、风险干预的能力综合为一体。该系统在实现短视频类运营系统的视频内容管理和用户管理等功能的基础上,完成与推荐算法功能的结合,使得App推荐到用户的短视频内容在运营系统内更具可监测性和人工干预能力,在推荐效果较好的同时也保证推送内容符合法律、平台合规要求、习俗等规定,从而带来用户增长最大化和商业产品安全合规的目标。
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